以“黑白标靶+视觉识别”方式提升便捷部署与测量精度。传统结构位移监测设备在安装时常需钻孔、固定支架,既影响工程结构,也提升安装成本与复杂度。星地遥感XDYG-EC视觉位移系统通过“黑白标靶+视觉识别”技术,简化了设备部署流程。系统只需将标准化标靶粘贴或螺丝固定于目标构件表面,摄像机即可通过算法自动识别标靶中心,实现高精度(≤1mm)二维位移计算。标靶尺寸(100~200mm)可根据观测距离灵活选配,适用于坝体、护坡、桥墩、管涵等多种监测对象。该方式不单只部署迅速、成本低、维护简便,还避免了破坏性安装,特别适合后期补充监测点或短期巡检需求。该系统在重庆某山区蓄水坝项目中,只用3小时便完成10组监测点布设,成功在雨前捕捉到坝趾微幅滑移趋势,为防范风险赢得预警时间。矿区地表沉降监测,定位地下开采导致的地面位移隐患。一体化机器视觉位移监测仪平台

地铁盾构施工沉降监测:地下盾构隧道掘进会引起地表沉降,如果控制不好可能导致地面开裂和建构物受损。因此施工期间需要密切监测地表沉降槽发展情况。传统方法是在隧道上方沿线路布设沉降点,每日人工水准测量,工作强度大且点间容易漏掉局部异常。采用无人机视觉监测,可大幅提升沉降监测的空间覆盖度和时效性。无人机可在安全时段飞越城市道路,对盾构沿线地表进行完整扫描,构建高精度的地表高程模型。每日对比模型,系统能够绘制出沉降槽的新近形状和max沉降位置,精确捕捉沉降中心的毫米级变化 。监测数据通过网络即时传送给项目部和第三方监测单位,实现多方同步监管。当系统发现在某区段沉降速率明显上升,超出设计预警值,施工方可立即减慢掘进速度并加强同步注浆,防止进一步下沉损坏地表建筑。通过这种技术手段,地铁施工对周边环境影响可控在较低水平,保障了城市地下工程的安全推进。 安全机器视觉位移监测仪厂家供应光伏阵列区植被变化影响基座稳定,可通过影像辅助分析环境干扰因子。

精确服务水利部“先行先试”试点工程,形成可推广的示范模式。水利部发布的《构建现代化水库运行管理矩阵先行先试工作方案》提出,要选取一批基础条件好、信息化程度高的水库开展试点,探索可复制、可推广的智慧化运行模式。星地遥感积极参与各地“先行先试”项目建设,基于“天空地一体化+平台化+数字孪生”的理念,打造涵盖实时监测、智能预警、多源数据融合与风险辅助决策的综合解决方案。例如,在广东某市级水库试点工程中,星地遥感通过部署RapidSAR平台、XDYG-EC视觉位移监测系统、XDYG-18北斗系统与边坡雷达,形成了从坝体沉降监测到库岸位移感知的智能网格体系;配合数字孪生系统与风险评估模型,实现对库区运行状态的动态模拟与预测分析。该项目已被当地列为现代化水库管理示范工程,为水利部构建“矩阵化管理+智慧化调度”的总体目标提供了可视化、标准化的落地样板。
在水库大坝等关键结构物的安全监测中,毫米级甚至亚毫米级的微小位移往往是结构潜在失稳的重要前兆。星地遥感的XDYG-EC视觉位移系统通过高频拍摄与精密标靶识别,可实现高达25Hz的采样频率和≤1mm的测量精度,适用于连续监测坝体、边坡、建筑等重点区域的微小动态变形。系统支持数据本地解算与快速上报,一旦发现异常趋势,即可触发本地声光报警器与平台远程告警机制。该能力已在深圳某调蓄池项目中成功预警一次坝体结构性异常,为管理方争取到宝贵的干预时间。通过对高频小幅位移的实时掌握,XDYG-EC有效弥补了传统设备响应滞后的短板,是提升风险感知“早发现”能力的重要装备之一,尤其适合用于高风险结构体的“全天候”健康状态监测。井工矿井上覆岩层下沉规律可通过大范围空中视角形成时序数据。

矿山运输道路边坡监测:露天矿的运输道路常沿着采场边坡盘旋而上,一旦道路外侧边坡塌方,将中断矿石运输,甚至可能造成车辆掉落事故。由于矿用车辆运输的重要性,必须提前发现道路边坡的任何不稳定迹象。无人机视觉监测可以为矿山运输道路提供全天候的边坡安全巡查。无人机沿运输干道飞行,拍摄道路两侧尤其是临空边坡的影像,构建道路沿线的三维模型档案。系统比较不同时间的模型,可检测出边坡坡脚隆起、局部岩体形变或新裂缝等毫米级细小变化。相比人工驾车巡查,无人机能够接近悬崖边缘获取细节数据,并通过误差补偿算法确保测量精度不受飞行姿态影响。在云平台上,矿山管理者能够实时查看所有运输要道的边坡稳定状况。当监测警报某路段边坡出现异常位移时,矿山可以立即封闭道路、组织排危和清理,以防止边坡垮塌造成严重后果,并尽快恢复安全通行。排土场堆积体稳定监测,智能巡检防范矿渣垮塌事故。安全机器视觉位移监测仪预警
工业园区改扩建前使用无人机测图掌握原有建筑物水平位移状态。一体化机器视觉位移监测仪平台
精细监测优化边坡设计:矿山边坡的设计倾角关系到安全与经济效益之间的平衡。以往由于缺乏对边坡受力和变形的精确监控,工程师通常采用保守的放坡角度,虽然安全但降低了矿石回采率。引入精细位移监测后,可以在确保安全的前提下优化边坡设计参数。无人机监测系统持续采集边坡在不同开采阶段的变形数据,并将其与数值模拟结果进行对比验证。若监测显示当前边坡变形量远低于警戒值,工程师可以考虑适当增大坡角以减少剥采量;反之若某坡段位移接近阈值,则提前放缓开挖节奏或加固支护。云平台将历次监测结果和相应调整措施进行归档分析,逐步优化形成适合该矿岩层条件的边坡控制标准。通过这种数据驱动的动态设计,矿山既保障了边坡稳定,又较大限度提高了资源开采强度,实现安全与效益的双赢。一体化机器视觉位移监测仪平台
云平台统筹多遗址监测:文物保护部门往往同时负责多个古建筑、遗址的监测和维护工作,如果各遗址监测数据分散,容易顾此失彼。通过构建文物变形监测云平台,可以将无人机收集的多遗址数据汇聚在一起,实现统一监管。各文物点位的无人机巡检按计划开展,监测得到的倾斜、裂缝、沉降等数据实时上传至云端文物数据库。平台对不同遗址的数据进行综合分析和可视化呈现,例如以地图形式标示各遗址当前的变形程度和预警状态。管理者登录平台即可全盘掌握所有文物点的健康状况。当某处遗址监测指标接近阈值,平台会自动报警提醒相关负责人重点关注。同时,平台汇总历史数据,有助于决策者比较各遗址的变化趋势,科学分配有限的修缮资金和人力,将资源优先...